Investigadores de la Universidad Politécnica han conseguido detectar fuego forestal mediante el tratamiento de color -así como el humo que se produce-. El estudio ha sido publicado en Sensors y podría ayudar a evitar desastres mayores para el medio ambiente.
Gracias a un nuevo estudio llevado a cabo por investigadores del Centro de Investigación en Tecnologías Software y Sistemas Multimedia para la Sostenibilidad (CITISEM) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), se ha conseguido detectar fuego forestal mediante el tratamiento de color -así como el humo que se produce-. De esta manera, se aisla el incendio del resto de la escena y se localiza automáticamente. Debido a la rapidez y precisión que esto alcanza, este método es compatible con sistemas de vigilancia medioambiental a través de drones.
El estudio, que ha sido publicado en la revista Sensors, se centra, entre otras líneas de investigación, en los sistemas de vigilancia basados en el análisis de imagen y no solo en incendios sino también en otros fenómenos que tengan impacto en el medio ambiente, como, por ejemplo, la deforestación. El objetivo es detectar el suceso de tal manera que se puedan evitar desastres mayores para el medio ambiente.
Índice de detección de incendios forestales
Los investigadores se han basado en unos algoritmos que permiten la detección del fuego y el humo generado en un incendio forestal, junto con las características fundamentales del mismo (área, dirección del viento, etc.) De esta manera, gracias a las características de estos algoritmos, se puede abordar el problema en tiempo real.
Sin embargo, debido a las singularidades del proceso, el método desarrollado podría ser usado en sistemas aéreos no tripulados (drones), que permitan vigilar un área más amplia que a través de los sistemas de vigilancia fijos. Además, estos drones también podría llegar a lugares de difícil acceso sin poner en peligro la seguridad de las personas.
Como señalan los autores del trabajo “hemos llevado a cabo diversas pruebas de detección utilizando drones comerciales y los resultados obtenidos confirman la utilidad, eficacia, versatilidad y bajo coste que proporciona el algoritmo desarrollado, constituyendo una eficiente herramienta de vigilancia y monitorización de este tipo de incidentes”.
